|
最后，“結論”部分對論文進行了總結。
材料和方法
參與者
本文招募了14名參與者參與實驗，包括5名健康受試者（均為男性，年齡25.7±1.8歲，無上肢運動功能障礙）和9名中風受試者。所有參與者均獲得了倫理批準和參與同意（即知情同意），以完成廣州市第一人民醫院科室倫理委員會批準的方案。所有研究均按照赫爾辛基宣言進行。中風受試者由康復治療師篩選。中風受試者的入選標準包括：（a）年齡在20至80歲之間；（b） Brunnstrom量表第二階段以上，具有上肢運動能力；以及（c）具有認知和理解技能。最后，招募了9名中風患者參與實驗，詳見表1。
表1
www.frontiersin.org
表1.九名中風受試者的詳細信息。
實驗協議
康復訓練任務和軀干補償
每位參與者都進行了三項基本康復訓練任務，包括前后伸（T1）、左右伸（T2）和上下伸（T3）動作。T1運動是指上肢（例如，右手、左手對稱于右手）在矢狀面和橫向平面上的直線向前和向后運動。起點位于人體中心軸上，距離參與者20厘米，如圖1A所示。運動范圍是木制閘板五個圓形凹槽中心之間的距離（約24厘米）（34厘米×28厘米×2厘米）。T2運動意味著上肢在橫向平面上以內收和外展的直線運動。起點位于參與者身體一側，距離參與者20厘米，如圖1B所示。運動范圍也是24厘米。如圖1C所示，T3運動是一種肩部屈曲，其范圍為0到參與者在矢狀面上的最大角度（<180°）。
圖1
www.frontiersin.org
圖1.三項康復訓練任務。（A） 向前向后伸展，（B）左右伸展，（C）上下伸展。
康復訓練任務涉及肩關節和肘關節，這有助于恢復這兩個關節的運動功能。更重要的是，這些任務旨在引出三種常見的主干補償：LF、TR和SE。如圖2A所示，當參與者的髖部彎曲角度小于90°時，會發生低頻補償。TR補償發生在參與者在橫向平面內旋轉軀干時，如圖2B所示。SE補償發生在參與者在冠狀面抬高單側肩膀時，如圖2C所示�；具\動（任務）對應于軀干補償。參與者在執行T1運動時可能經歷LF補償。參與者在執行T2運動時可能經歷TR補償。此外，參與者在執行T3運動時可能會經歷SE補償。
圖2.三種常見的干線補償類型。（A） 肩部抬高，（B）前傾，（C）軀干旋轉。
表面肌電信號采集系統
表面肌電信號的采集嚴格按照推薦標準進行（Hermens等人，1999；Konrad，2005）。結合一些參考（Larivière等人，2000年；Ghofrani等人，2017年；Mueller等人，2017；Varrecchia等人，2018年）和生理學，從參與三種軀干補償的眾多軀干肌肉中選擇了九種淺表軀干肌肉。這些肌肉是左、右腹直�。↙RA和RRA）、左、右外斜�。↙OEA和ROEA）、左、右側胸豎脊�。↙TE和RTE）、左、右腰豎脊肌和斜方肌的下降部分（DT，運動上肢一側）。DT肌肉在SE補償中起主要作用。LOEA和ROEA肌肉在TR補償中起關鍵作用，而其他肌肉有助于控制LF補償。然后，使用九對表面電極記錄九塊軀干肌肉的表面肌電信號。表面電極材料為AgCl，電極之間的距離為2cm。電極的方向與肌纖維平行。如圖3A所示放置電極。LRA和RRA的表面電極放置在肚臍左右2cm處。LOEA和ROEA的表面電極放置在臍部左右15厘米處。LTE和RTE的表面電極放置在T10棘突左右3cm處。LLE和RLE的表面電極放置在L3 spino左右3cm處在放置表面電極之前，我們在皮膚表面擦拭酒精以降低皮膚阻抗。然后，使用采樣頻率為2000 Hz的16通道Ultium肌電傳感器系統（Noraxon USA Inc.，Scottsdale，AZ，United States）的第1-9通道采集原始表面肌電信號。振幅范圍為100–5000μV，頻率分量為0–500 Hz（Merletti等人，1992），將表面肌電信號放大1000倍，并以10–500 Hz的帶通進行濾波。
圖3
www.frontiersin.org
圖3.（A）軀干肌肉上的電極放置。DT，斜方肌下降部分；左腹直�。挥腋怪奔�；左腹外側斜肌；右外斜�。蛔笮刎Q脊��；右胸豎脊�。蛔笱Q脊��；RLES，右腰椎豎脊肌。（B） 實驗設置的快照。
實驗課
實驗方案包括兩個階段，包括健康組和中風組實驗階段。首先，我們研究了具有健康組模擬軀干補償的表面肌電bTCD方法的可行性。其次，我們驗證了所提出的方法是否能夠檢測到中風患者的實際軀干代償。使用健康組模擬數據而不是直接從中風患者獲得的數據有兩個原因。一方面，這是一項新的研究，不能直接用于中風患者。另一方面，之前的一項研究（Zhi等人，2017）表明，健康人可以通過模擬軀干補償獲得有價值的實驗數據。
實驗設置如圖3B所示。健康組的每個參與者都坐在椅子上，軀干沒有任何身體約束。參與者面前擺著一張水平的桌子。桌子上固定了一塊木制的手電筒來引導參與者的動作。用一根棍子，參與者以正常速度在木質插板上完成三項任務（T1、T2和T3動作）。此外，參與者根據我們研究團隊的指導和演示，模擬了三種類型的主干補償（LF、TR和SE補償）。與健康組不同，中風組的所有參與者都用健康和受影響的手執行了三項任務。將執行任務的健康手的數據用作無補償的數據。執行任務的受影響手的數據表示軀干補償數據。每個動作重復10次。為了防止疲勞，每個參與者在兩個動作之間休息10秒，在五個動作后休息1分鐘。至少有一名康復治療師參與了中風組的整個實驗，幫助我們的研究團隊直觀地觀察中風患者是否出現軀干補償以及軀干補償的類型。
干線補償檢測程序
表面肌電信號的處理使用MATLAB 2017a（美國馬薩諸塞州納蒂克市MathWorks公司）（圖4）實現，包括預處理、特征提取和分類。預處理包括三個部分：濾波去噪、分析窗口和主動段檢測。
圖4
www.frontiersin.org
圖4.表面肌電圖處理程序流程圖。
預處理
濾波去噪
采集過程中的各種外部因素，如50或60 Hz的工頻干擾、運動偽影和ECG干擾，都會很容易干擾表面肌電信號（Phinyomark等人，2012；Barrios Muriel等人，2016）。為了消除ECG干擾和運動偽影，通過使用具有0.1 dB通帶紋波和50 dB阻帶衰減的巴特沃斯濾波器對表面肌電信號進行20–200 Hz帶通濾波。使用巴特沃斯濾波器實現50Hz陷波濾波器以消除工頻干擾。這些預處理方法旨在提高表面肌電信號的信噪比（SNR）。
分析窗口
由于表面肌電信號的隨機性和非平穩性，分析窗口而不是瞬時值是模式識別過程中的有用輸入（Smith等人，2010）。在本文中，我們使用了一個重疊分析窗口，窗口長度為256毫秒（512個樣本），窗口滑動步長為64毫秒（128個樣本）。因此，1s內采集的表面肌電信號可分為12個分析窗口。本文中后續的活動段檢測、特征提取和分類都是基于這些分析窗口的。
主動段檢測
本文提出了一種基于最優閾值的樣本熵（SampEn）方法來檢測表面肌電信號的活動段。SampEn是一種基于近似熵（ApEn）測量時間序列復雜性的改進方法（Richman和Moorman，2000）。一項研究應用了基于 |
